lootarola/ai-incident-response-challenge

# AI 事件响应挑战 这是一个实践研讨会，你将使用 AI 工具和实时可观测性数据，在无需事先阅读代码的情况下，发现并修复类似生产环境的 Go 服务中的错误。 ## 运作方式 本仓库包含五个被故意植入的错误。当运行模拟脚本时，每个错误都会在 Grafana 中产生独特的信号。你的任务是： 1. 运行分配给你的模拟脚本 2. 打开 Grafana 并找到异常 3. 使用 Claude（结合 Grafana MCP）调查信号并找出根本原因 4. 在本地重现该故障 5. 应用修复并确认信号消失 你不会被告知遇到了哪个错误。遥测数据是唯一的线索。 ## 前置条件 - Docker 和 Docker Compose - `curl` 和 `bash`（用于模拟脚本） - 配置了 Grafana MCP 的 Claude（用于 AI 辅助调查） ## 设置 ``` # 克隆仓库并进入 git clone cd ai-incident-response-challenge # 复制环境文件 cp .env.example .env # 启动 full stack docker compose up --build -d # 等待约 30 秒直到所有服务状态健康，然后进行验证 curl http://localhost:8080/healthz ``` `traffic-generator` 容器会自动启动，并以低频率向每个端点发送混合请求，因此 Grafana 仪表盘永远不会是空的。你所查找的 Bug 产生的异常将表现为偏离此基线的明显偏差，而不是从零开始的突增。如需暂停它以进行干净隔离的运行： ``` docker compose stop traffic-generator # ... 运行你的脚本 ... docker compose start traffic-generator ``` Grafana 将在 **http://localhost:3000** 上可用 —— 无需登录。 预构建的仪表盘位于 **Dashboards → Incident Response — Workshop**。 ## 运行模拟 每个团队分配到一个脚本。在仓库根目录运行它： ``` bash scripts/locust.sh bash scripts/moth.sh bash scripts/aphid.sh bash scripts/slug.sh bash scripts/tick.sh ``` 如果 API 运行在其他位置，你可以覆盖 base URL： ``` BASE_URL=http://my-host:8080 bash scripts/locust.sh ``` ## 使用 Claude 进行调查 打开 Claude 并使用 Grafana MCP 将其指向你的 Grafana 实例。一个好的初始提示词： 让遥测数据引导对话。Claude 可以查询 Prometheus 指标、读取 Loki 日志并检查 Tempo 追踪 —— 根本原因在这三者中都可见。 ## 验证你的修复 应用修复后： ``` # 仅 Rebuild 并重启 API 容器 docker compose up --build -d api # 重新运行你分配的脚本 bash scripts/.sh # 在 Grafana 中确认异常信号已消失 ``` 你还可以运行测试套件，以确认没有破坏其他任何内容： ``` go test ./internal/... ``` ## 销毁环境 ``` docker compose down -v ``` `-v` 标志会移除 MongoDB 和可观测性数据卷，以便下次运行时从干净的状态开始。 ## 技术栈 | 服务 | URL | |---------|-----| | API | http://localhost:8080 | | Grafana | http://localhost:3000 | | Prometheus | http://localhost:9090 | | Loki | http://localhost:3100 | | Tempo | http://localhost:3200 | | MongoDB | localhost:27017 |

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